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Enregistrement W3005919530 · doi:10.1177/1477153519898718

Detection of the stroboscopic effect by young adults varying in sensitivity

2020· article· en· W3005919530 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer A. Veitch, Christophe Martinsons

Notice bibliographique

RevueLighting Research & Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaCentre Scientifique et Technique du BâtimentPacific Northwest National LaboratoryDanmarks Tekniske Universitet
Mots-clésStroboscopeVisibilitySensitivity (control systems)Support vector machineContrast (vision)GLAREArtificial intelligenceOpticsPattern recognition (psychology)Computer sciencePhysicsEngineeringElectronic engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of LED lighting has renewed concern about the possible visual, neurobiological, and performance and cognition effects of cyclic variations in lighting system luminous flux (temporal light modulation). The stroboscopic visibility measure (SVM) characterises the temporal light modulation signal to predict the visibility of the stroboscopic effect, one of the visual perception effects of temporal light modulation. A SVM of 1 means that the average person would detect the phenomenon 50% of the time. There is little published data describing the population sensitivity to the stroboscopic effect in relation to the SVM, and none focusing on people subject to visual stress. This experiment, conducted in parallel in Canada and France, examined stroboscopic detection for horizontal and vertical moving targets when viewed under commercially available lamps varying in SVM conditions (SVM: ∼0; ∼0.4; ∼0.9; ∼1.4; ∼3.0). As expected, stroboscopic detection scores increased with increasing SVM. For the horizontal task, average scores were lower than the expected 4/8 at ∼0.90, but increased non-linearly with higher SVMs. Stroboscopic detection scores did not differ between people low and high in pattern glare sensitivity, but people in the high-pattern glare sensitivity group reported greater annoyance in the SVM ∼1.4 and ∼3.0 conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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